2021年出租车费用预测数据集2021CabFarePredictionDataset-prashanthv945
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，费用预测，数据集，机器学习，时间序列，交通分析，人工智能，经济学
数据概述： 该数据集记录了2021年出租车费用的相关数据，适用于费用预测，时间序列分析和交通研究等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年1月到2021年12月。
地理范围：数据覆盖了多个城市的出租车出行记录，包括起点和终点的地理位置信息。
数据维度：数据集包括出行日期，时间，起点和终点的经纬度坐标，行程距离，乘客数量，支付方式等变量。还包括实际支付的费用信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的出租车公司记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于出租车费用预测，交通流量分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练和预测任务中具有广泛的应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于出租车费用预测，交通流量分析，出行行为研究等学术研究，如费用波动的原因分析，高峰时段的交通流量预测等。
行业应用：可以为出租车行业和交通管理部门提供数据支持，特别是在费用预测，路线优化和交通流量管理方面。
决策支持：支持出租车公司的定价策略和运营优化，帮助制定科学的调度和定价决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和交通工程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索出租车费用的规律与趋势，帮助用户实现准确的费用预测，优化交通管理和运营策略，提高服务效率和盈利能力。
